快速排序(quick sort)

本文介绍了两种快速排序的方法:一种是手动实现的快速排序算法,另一种则是使用C标准库中的qsort函数进行排序。通过实例演示了如何对整数数组进行排序。

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

/* 数据交换 */
void swap(int *a, int *b)
{
    int tmp;
    tmp = *a; *a = *b; *b = tmp;
}
 
void quick_sort(int a[], int left, int right)
{
    int i = left + 1, j = right;
    int  key = a[left];
 
    if (left >= right) return;
 
    /* 从i++和j--两个方向搜索不满足条件的值并交换  *
     * 条件为:i++方向小于key,j--方向大于key      */
    while (1) {
       while (a[j] > key) j--;
       while (a[i] < key&&i<j) i++;
       if(i >= j) break;
       swap(&a[i],&a[j]);
       if(a[i]==key)j--;
       else  i++;
    }
 
    /* 关键数据放到‘中间’ */
    swap(&a[left],&a[j]);
 
    if(left  < i - 1)   quick_sort(a, left, i - 1);
    if(j + 1 < right)  quick_sort(a, j + 1 , right);
}

void main() 
{
    int i;
    int num_array[20];

    srand(0);
    printf("\r\n init: ");
    for(i = 0; i < 20; i++) {
        num_array[i] = rand()%1000;
        printf("%d ", num_array[i]);
    }

    quick_sort(num_array, 0, 19);
    printf("\r\n quick sort: ");
    for(i = 0; i < 20; i++) {
        printf("%d ", num_array[i]);
    }
}


C89标准在stdlib.h中定义了抽象数据类型的快速排序函数 qsort://尽量用这个接口。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

static int cmp(const void *a, const void *b)
{
    return *(int *)a - *(int *)b;
}

void main() 
{
    int i;
    int num_array[20];

    srand(0);
    printf("\r\n init: ");
    for(i = 0; i < 20; i++) {
        num_array[i] = rand()%1000;
        printf("%d ", num_array[i]);
    }

    qsort(num_array, 20, sizeof(int), cmp);
    printf("\r\n quick sort: ");
    for(i = 0; i < 20; i++) {
        printf("%d ", num_array[i]);
    }
}



【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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